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Enregistrement W2605494996 · doi:10.1016/j.pmedr.2017.04.005

Organized sport and physical activity participation and body mass index in children and youth: A longitudinal study

2017· article· en· W2605494996 sur OpenAlexaff
John Cairney, Scott Veldhuizen

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexLongitudinal studyPsychologyPhysical activityAssociation (psychology)DemographyCohort studyObesityCohortMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between sport participation and BMI in children and adolescents is unclear, with some studies showing no association at all and others suggesting that sport is linked to lower BMI. Another possibility, however, is that this relationship is bidirectional, with sport leading to lower BMI but BMI also influencing sport participation. Here, we examine the direction of this association by analyzing a longitudinal dataset. Data come from the Physical Health Activity Study Team (PHAST) study, a prospective open cohort study including 2278 children at baseline, followed from 2004 to 2010. We fit 3 lagged mixed effects models: One examining the simultaneous relationship, one regressing past BMI on present sport participation, and one regressing sport participation on present BMI. Our baseline sample included 1999 children, of whom 50% were female. Mean BMI increased over the study period from 19.0 (SD = 3.7) to 21.2 (SD = 4.1), while organized sport participation declined. Model results showed that BMI and sport are weakly associated, and that each of these variables predicts the other, which generally supports a bidirectional relationship. Consistent with some previous reports, however, the effect size in both directions is very small. At the levels of participation in our sample, activity and BMI are very weakly related. Findings should not obscure the other benefits of physical activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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